Опыт QA‑автоматизатора: как я подключил нейросеть к wiki, базам данных и тест‑менеджменту
«Давайте скормим модели документацию, а она сама нагенерит тест‑кейсы». Вот что обычно слышишь, когда разговор заходит про нейросети в тестировании. Звучит красиво, но в моей работе это оказалось чуть ли не самым бесполезным сценарием. Я занимаюсь автоматизацией, ручные кейсы пишу не каждый день, и генерация их «по щелчку» закрывает не ту боль. Для меня настоящая боль в другом. Как понять, что вообще нужно проверять, где лежат данные, какая логика сейчас актуальна, какие сценарии уже покрыты и где документация расходится с тем, как система ведёт себя на самом деле.
AI‑дайджест #5: агенты выходят на работу, ИИ растворяется в привычных инструментах. Что скажет Лаборатория ИИ?
Привет! На связи Ольга Попова, ИИ-Евангелист Лаборатории искусственного интеллекта Департамента больших данных Россельхозбанка. Сентябрь получился очень показательным. Если отбросить очередную гонку бенчмарков, вокруг ИИ одновременно происходят три гораздо более интересных процесса: модели превращаются в действующих агентов, ИИ незаметно встраивается в привычные рабочие инструменты, а компании и государства всерьёз обсуждают, кто будет контролировать эту новую цифровую рабочую силу.Как и в прошлом выпуске, к своим размышлениям добавила комментарии коллег, которые работают с этими темами каждый день. Поехали!
Код пишет Claude, а шишки набивать кому? Как вайбкодинг лишает индустрию будущих архитекторов
«Вайбкодинг» двигается по планете буквально семимильными шагами — разработка через диалог с ИИ-агентами вроде Claude Code подается чуть ли не как новый стандарт отрасли. Набрав промпт в чате, можно без преувеличения за пару часов поднять MVP или пет-проект. Порог входа в индустрию снизился до умения более-менее внятно излагать свои мысли ИИ-агентам.
Что ИИ уже умеет делать за проджект-менеджера
Тема искусственного интеллекта сегодня звучит в двух крайностях: либо «скоро он заменит всех», либо обсуждаются сложные мультиагентные системы. Меня зовут Евгений, я руководитель отдела проектов ЮMoney. Недавно я выступал с этой темой на нашем митапе, где рассказал о третьем пути, который мне показался интересным: что проектный менеджер может делегировать ИИ прямо сейчас? Просто взять конкретную операцию и проверить, справится ли машина быстрее.
Самое сложное в AI: как RAG-пилот на три недели затянулся на три месяца
В финале прошлой статьи про сборку AI-команды я остановился на клиффхэнгере: наш простой трёхнедельный пилот RAG по технической документации забуксовал, причём виной тому были не модели, не серверы и не разработчики. С первого установочного совещания прошло уже три месяца. Для тех, кто в блоге впервые: в прошлых частях мы прошли путь от первых экспериментов с ChatGPT и самописных микросервисов до собственной инфраструктуры, найма IT-архитектора и выстраивания DevOps-практик.
Искусственный интеллект: смерть учителя — или рождение нового?
Что останется от профессии учителя, когда машина научилась объяснять, проверять и создавать учебные материалы быстрееДмитрий Полетаев
ИИ заменит QA-инженера? Мы дали ему 2000 наших тестов, чтобы проверить
Автотесты писали, чтобы экономить время. Но в какой-то момент поняли, что тратим на их обслуживание больше, чем экономим.
Добавили ИИ-ассистента в Kubernetes-платформу: управление кластером на человеческом языке и планы на встроенную LLM
Привет, Хабр! Мы активно работаем над упрощением эксплуатации Deckhouse Kubernetes Platform (DKP). Недавно рассказывали, что полное управление платформой через веб-интерфейс стало доступно в бесплатной редакции DKP. Сегодня делаем следующий шаг — встраиваем туда ИИ-ассистента, так что попробовать его может любой и без коммерческой лицензии.
Жизнь после RAG: MCP, логи и автоматический анализ тикетов Jira
Привет, Хабр! Меня зовут Илья Парамошин, я ведущий инженер в МТС Web Services. В прошлый раз я рассказывал об архитектуре RAG-помощника для технической поддержки: индексации Confluence и Jira, гибридном поиске, генерации ответов с цитатами и оценке качества поиска. А недавно мы опубликовали продолжение — о том, как построили ИИ-агента для анализа тикетов.
Kodacode релиз v1.0. Новая модель Koda pro основанная на GLM 5.2
Прошёл уже год с момента первого публичного релиза плагина Kodacode для VS Code. Большой путь прошли, у нас много изменений было, много нового внедрили и сегодня мы выпустили версию 1.0, и да — с лендинга убираем подпись «beta-тестирование».
